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【2h】

Information theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition

机译：信息理论和机器学习方法来量化基于视觉对象识别的非线性视觉特征交互

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Alemi-Neissi Alireza; Baldassi Carlo; Braunstein Alfredo; Pagnani Andrea; Zecchina Riccardo; Zoccolan Davide;
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年度 2012
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1. Information theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition [J] . Alireza Alemi-Neissi, Carlo Baldassi, Alfredo Braunstein, BMC Neuroscience . 2012,第SUPPLEMENTa1期

机译：信息理论和机器学习方法来量化基于视觉对象识别的非线性视觉特征交互
2. What are the Visual Features Underlying Rapid Object Recognition? [J] . S??bastien M. Crouzet, Thomas Serre Frontiers in Psychology . 2011,第4期

机译：快速物体识别背后的视觉特征是什么？
3. Visual–tactile object recognition of a soft gripper based on faster Region-based Convolutional Neural Network and machining learning algorithm [J] . Chenlei Jiao, Binbin Lian, Zhe Wang, International Journal of Advanced Robotic Systems . 2020,第5期

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4. Feature-Importance Feature-Interactions (FIFI) graph: A graph-based Novel Visualization for Interpretable Machine Learning [C] . Pawan Kumar, Manmohan Sharma International Conference on Intelligent Technologies . 2021

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5. Beyond the Limits of Feed-Forward Processing: Visual Feature Binding and Object Recognition. [D] . Rothenstein, Albert L. 2011

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6. Information theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition [O] . Alireza Alemi-Neissi, Carlo Baldassi, Alfredo Braunstein, 1936

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7. Information theoretic and machine learning approaches to quantify non-linear visual feature interaction underlying visual object recognition [O] . Alireza Alemi-Neissi, Carlo Baldassi, Alfredo Braunstein, 2012

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